sem要做哪些数据分析

数据分析的步骤和重点可以根据具体的项目目标和数据类型有所不同。以下是一些常见的数据分析类型和方法：

1. 描述性分析：

- 汇总统计（均值、中位数、众数、标准差等）

- 数据分布可视化（直方图、箱线图、饼图等）

- 时间序列分析（趋势、季节性）

2. 探索性数据分析（EDA）：

- 数据清洗和缺失值处理

- 变量之间的相关性分析（散点图、热力图）

- 群体特征分析（分组统计）

3. 推断性分析：

- 假设检验（t检验、卡方检验等）

- 置信区间计算

4. 回归分析：

- 线性回归和多元回归

- 逻辑回归（用于分类问题）

- 模型评估（R²、AIC、BIC等）

5. 分类模型：

- 决策树、随机森林

- 支持向量机、神经网络

- 模型性能评估（精确率、召回率、F1分数等）

6. 聚类分析：

- K均值聚类、层次聚类

- DBSCAN等密度基础的聚类

7. 时间序列分析：

- ARIMA模型

- 季节性分解

8. 文本分析和自然语言处理（NLP）：

- 情感分析

- 主题建模（LDA等）

9. 数据可视化：

- 数据仪表板构建

- 交互式可视化工具（如Tableau、Power BI等）

10. 机器学习模型：

- 特征工程和选择

- 模型训练、验证和测试

- 超参数调优（如网格搜索）

以上步骤和方法只是一个大致框架，具体的数据分析方案还需要根据特定的业务需求和数据特点进行调整和优化。